据媒(méi)体报道，来(lái)自英国牛津(jīn)大学、IBM欧(ōu)洲研(yán)究所和美国得克萨斯大(dà)学的(de)一个(gè)科研团队宣布(bù)了一项重要(yào)成(chéng)就：他(tā)们(men)通(tōng)过堆叠(dié)二维（2D）材料，开发出(chū)一种(zhǒng)厚度仅几个原(yuán)子大(dà)小的人工神经元(yuán)，其能够处(chù)理光和电信号进行(xíng)计算(suàn)，有望(wàng)用于下一代人工智能(néng)计(jì)算(suàn)，也有助科(kē)学家(jiā)更好地(dì)模拟(nǐ)和(hé)理解(jiě)人脑。相关研究成(chéng)果(guǒ)刊载于(yú)最(zuì)新一期《自然·纳米技(jì)术》杂志(zhì)。

　　业内人士分(fēn)析指出，人(rén)工智能应(yīng)用的发展呈指数(shù)级(jí)增长，对计算(suàn)能力也提出了越来越高的要(yà好好记住我在你体内的感觉o)求，只有(yǒu)开发(fā)出革命性硬件，才(cái)能适应(yīng)未来(lái)算力爆(bào)炸时代的要(yào)求。而此次(cì)科研(yán)人员用了3种2D材料(liào)制(zhì)备(bèi)出了薄如原子的人工神经元，它能(néng)学习(xí)和处理更(gèng)加复(fù)杂的任务。

　　公开资料显示，AI通过数(shù)据学习(xí)一层层(céng)的神经网(wǎng)络(luò)，机器(qì)自(zì)主分辨参数，不断地将(jiāng)参数归类、计算(suàn)，形(xíng)成机器自我的学习。神经网络在机器学习和认(rèn)知科(kē)学领域，是一种模仿生(shēng)物神经网络（动物的中枢神(shén)经系统，特别是大(dà)脑）的结构(gòu)和(hé)功能的数学(xué)模(mó)型(xíng)或计算模型(xíng)。

　　神(shén)经网络由大量的人工神(shén)经元(yuán)联结进行(xíng)计(jì)算。大多数情(qíng)况下人工神经网络能在外界信息的基(jī)础上改变内部结构，具备学习功能。

　　据财(cái)联(lián)社不完(wán)全整理，近期在互动易(yì)平台回复人工神(shén)经元相关业务的上(shàng)市公(gōng)司包括中科(kē)曙光、科大讯飞、金(jīn)自天正、大(dà)富(fù)科技(jì)、深(shēn)水海(hǎi)纳等(děng)，具(jù)体情(qíng)况如下(xià)：

　　具体来看，科大讯飞(fēi)的讯飞(fēi)超(chāo)脑(nǎo)通过大数据、云计算(suàn)和(hé)移动互联网，并将算法直接和应用结合，在应用中不断迭(dié)代循(xún)环(huán)优化。讯飞超(chāo)脑(nǎo)采用了对大脑的深入解(jiě)剖学，使人工(gōng)神(shén)经网络像人的(de)大脑神经元更加接(jiē)近，从而(ér)使用类似的人工神经元方式感知认知智能(néng)问(wèn)题。

　　中科(kē)曙光(guāng)建(jiàn)设“全国一体化算力(lì)服务(wù)平台”，通过(guò)统一的算力(lì)服务门户，实现全国范围内智能算力(lì)、通用算(suàn)力资(zī)源(yuán)的融合调度及弹(dàn)性(xìng)供(gōng)给，满足(zú)各(gè)类用户对(duì)算力(lì)的多(duō)样化、可靠(kào)性(xìng)和便捷性的需求。在类脑智(zhì)能领域，携手复旦大学(xué)类(lèi)脑智能科学与技术研究院，依托公司全国一体化算力服务平(píng)台，支撑全脑860亿(yì)神经元规模的(de)全(quán)脑模拟(nǐ)计(jì)算。<好好记住我在你体内的感觉/p>

　　不过，值得注意的是，有分析人士表(biǎo)示，关于人类(lèi)大脑和神经细胞，还(hái)有很多(duō)不了(le)解的地方。事实(shí)上，不知道(dào)神经细胞(bāo)是如何(hé)利用(yòng)这15种(zhǒng)特征(zhēng)中的(de)许多特(tè)征。

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